博客
关于我
【python刷题】二叉堆-优先级队列
阅读量:470 次
发布时间:2019-03-06

本文共 886 字,大约阅读时间需要 2 分钟。

二叉堆是一种常用的数据结构,通常用于实现优先级队列(Priority Queue)。二叉堆可以分为大顶堆和小顶堆两种形式。在大顶堆中,队列中最大的元素总是可以快速从队列中删除,这使得它非常适合处理需要频繁获取最大值操作的场景。

下面,我们来看具体的代码实现。MaxPQ类的核心功能包括:

  • 父节点查找:通过传入节点的索引,可以找到其父节点的索引。
  • 左孩子查找:通过传入节点的索引,可以找到其左孩子节点的索引。
  • 右孩子查找:通过传入节点的索引,可以找到其右孩子节点的索引。
  • 插入元素:将一个新的元素插入到优先级队列中,并通过上浮操作(Up)维护队列的堆性质。
  • 删除最大元素:删除当前队列中的最大值,并通过下浮操作(Down)维护队列的堆性质。
  • 交换元素:用于堆性质维护时交换两个元素的位置。
  • 构建堆:将一个数组转换为堆结构,确保队列满足堆的性质。
  • 以下是通过MaxPQ类对数组[78, 83, 82, 80, 79, 65, 84]构建堆后的初始状态:

    初始的pq: [0, 84, 83, 82, 80, 79, 65, 78]

    执行第一次删除最大值操作后,队列变为:

    84[0, 83, 80, 82, 78, 79, 65]

    继续执行删除最大值操作后,队列变为:

    83[0, 82, 80, 65, 78, 79]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    82[0, 80, 79, 65, 78]

    继续删除最大值操作后,队列变为:

    80[0, 79, 78, 65]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    79[0, 78, 65]

    继续删除最大值操作后,队列变为:

    78[0, 65]

    插入67后,队列状态变为:

    插入67之后的pq: [0, 78, 65, 67]

    再次删除最大值操作后,队列变为:

    78[0, 67, 65]

    插入66后,队列状态变为:

    插入66之后的pq: [0, 67, 65, 66]

    最后一次删除最大值操作后,队列变为:

    67[0, 66, 65]

    通过上述操作可以看出,MaxPQ类能够高效地维护优先级队列的堆性质,支持快速插入和删除最大值操作。

    转载地址:http://xypbz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    PLC通讯方式
    查看>>
    Please install 'webpack-cli' in addition to webpack itself to use the CLI
    查看>>
    Ploly Dash,更新一个Dash应用程序JJJA上的实时人物
    查看>>
    Ploly烛台的定制颜色
    查看>>
    Ploly:如何在Excel中嵌入完全交互的Ploly图形?
    查看>>
    plotloss记录
    查看>>
    Plotly (Python) 子图:填充构面和共享图例
    查看>>
    Plotly 中的行悬停文本
    查看>>
    Plotly 停用 x 轴排序
    查看>>
    Plotly 域变量解释(多图)
    查看>>
    Plotly 绘制表面 3D 未显示
    查看>>
    Plotly-Dash 存在未知问题并创建“加载依赖项时出错“;通过使用 Python-pandas.date_range
    查看>>
    Plotly-Dash:如何过滤具有多个数据框列的仪表板?
    查看>>
    Plotly:如何为 x 轴上的时间序列设置主要刻度线/网格线的值?
    查看>>
    Plotly:如何从 x 轴删除空日期?
    查看>>
    Plotly:如何从单条迹线制作堆积条形图?
    查看>>
    Plotly:如何以 Root 样式绘制直方图,仅显示直方图的轮廓?
    查看>>
    Plotly:如何使用 Plotly Express 组合散点图和线图?
    查看>>
    Plotly:如何使用 plotly.graph_objects 和 plotly.express 定义图形中的颜色?
    查看>>
    Plotly:如何使用 Python 对绘图对象条形图进行颜色编码?
    查看>>